#12 데이터 시각화 해외 기사 – 데이터시각화 101 : 면적차트

On 1월 26, 2015

#12 데이터 시각화 해외 기사 – 데이터시각화 101 : 면적차트

안녕하세요 뉴스젤리입니다.

데이터 시각화와 관련된 여섯번째 해외 기사는 면적차트에 관련된 기사입니다.

 

<VISUAL NEWS>

2015년 1월 19일자 기사                                                                                                                                                                                                                                                     Benjamin Starr

데이터 시각화 101 : 면적차트

그림1

우리의 데이터 시각화 101 시리즈에서는 당신의 데이터 시각화 스킬을 다듬는데 도움을 주기 위한 각각의 차트 타입을 다룬다.

산들이 모여있는 것처럼 면적차트는 시간의 흐름에 따른  변화를 나타낸 것이다. 개인 부문의 월 별 수입을 나타내는 차트를 살펴 보거나 50년대 부터의 음악 장르의 인기를 조사할 때 커뮤니케이션 잘 할 수 있는 몇 가지 시간 순의 차트 타입들이 있다. 이제 면적 차트들이 어떻게 이용될 수 있는 살펴보도록 하자.

그림2

구글의 음악 타임라인은 서로 다른 장르들의 인기를 보여주기 위해 면적 차트를 이용한다.

그림3

면적 차트는 무엇인가?

면적 차트는 시간 순의 관계를 묘사한다. 그러나 선 차트들과 다르게, 그들은 또한 시각적으로 양을 표현할 수 있다. 선 분류로 연결된 데이터 포인트를 사용하면서 정보는 두 개의  공간으로 그래프화 된다. 축과  이 선 사이의 면적은  보통 색이나 가독성 있는 명암처리로 강조된다. 종종 대부분의 면적 차트는 두 개 이상의 카테고리와 비교되기도 한다.

 

역사

만약 이 시리즈의 다른 기사를 읽은 적이 있다면, 윌리엄 플레이페어가  파이 차트, 막대 차트, 면적 차트를 개발한 주요한 혁신가라는 사실을 알 것 이다.

 

“Commercial and Political Atlas of 1786” 가 첫 면적 차트를 나타냈다.

그림4

언제 면적차트를 써야 할까
면적차트는 개별적인 가치와는 반대되는 전체적인 트렌드를 커뮤니케이션할 때 유용하다. 겹겹이 쌓인 면적 차트는 일대다 관계의 다양한 데이터 시리즈를 위해서 혹은 누적된 데이터 시리즈를 위해 사용한다. 이 차트에는 3가지 변형이 존재하고, 각각은 상황에 따라 최고의 유용성을 발휘한다.

기본적인 면적 차트 : 시간의 진전에 따른 양적 진전을 보여주거나 비교할 때 최고로 유용하다. 많은 데이터 시리즈가 그래프화 되어야 하는 케이스에서는 선 차트가 보통은 더 뚜렷한 선택이다 (아래에 있는 숨겨진 데이터 포인트의 디자인 팁에 대한 솔루션을 보라).

그림5

누적된 면적 차트 : 이 차트는 각각의 카테고리가 누적된 전체에 대해 어떻게 공헌하는지 보여주는 것을 도와주면서 일대다 관계를 시각화 할 때 최고로 유용하다.

그림6

100% 누적된 면적 차트 : 이 차트는 누적된 전체가 중요하지 않은 곳에 카테고리의 분배를 전체의 부분과 같이 나타낼 때 최고로 유용하다.

그림7

면적 차트 제작을 위한 팁

면적 차트는 놀라울 정도로 유명하지만 적절한 디자인 없이는 묘사되기 힘들다. 언제나 최고의 연습이 따른다는 것을 명심하라.

1. 읽기 쉽게 하기

누적된 면적 차트에서, 포지션 카테고리에 따라 데이터를 정렬할 때는 분명하게 구별이 가능한 데이터를 차트의 윗부분에 위치 시키고 구별도가 낮은 것은 아래에 위치 시킨다.

그림82. 투명한 컬러 이용하기

기본적인 면적 차트에서 확실한 데이터는 백그라운드에서 분명하지 않다. 생각을 깊게 하여 순서를 정리하고 투명한 컬러를 활용하라.

그림93. Y축을 0점에서 시작하기

0보다 높은 지점에서 축을 시작하는 것은 값의 시각화의 길이를 짧게 한다.

그림10

더 알기 원하는가? 파이 차트, 막대 차트, 그리고 선 차트 기사를 읽어보라.

데이터를 어떻게 디자인 하는 지에 대해 더 알기 원한다면 Visage(이 포스트가 처음으로 나타난 곳)에서 무료  e-book을 다운로드 하라.

 

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